人工智能在思想政治教育中的应用探析

戴瑞婷

在大数据时代，高校学生思想政治教育工作面临着新的机遇和挑战。人工智能技术对于高校思想政治教育意义深远，运用教育人工智能，可以实现对学生思想动态的实时剖析和多维度把控，辅助教育工作者做出正确的引导。分析了实现教育人工智能所面临的困难，并提出了解决对策，通过教育人工智能模型实例——基于集成学习的教育指导模型，展示了人工智能在思想政治教育中的应用。

大数据思想政治教育人工智能人工智能是指一种模拟人的思维和智慧来处理信息的过程，其不是人的智能，却能模拟人的意识、思维，像人那样思考和处理事务。人工智能的实现涉及到计算机科学、心理学、语言学、信息学、控制学、神经生理学等多学科领域。就目前研究，人工智能的发展分为3个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能，其中弱人工智能是当前生活中最为常见的，语音识别智能、智能搜索、智能地图都属于此类；而超人工智能基本还处于想象思维中。在互联网飞速发展的现在，高校学生的生活不再是单纯的上课、自习、吃饭、睡觉，他们即使足不出户，也能跨越全世界，通过互联网了解世界、散播信息，而这些信息对于当代大学生形成正确的人生观、价值观、世界观至关重要。也就是说，互联网、人工智能在给人类带来诸多便利的同时，由于信息量庞大、鱼龙混杂，大学生若得不到正确的引导，必将对他们的成长产生反作用。在信息爆发的大数据时代中，将人工智能与教育结合，运用人工智能技术来深入地剖析学生思想动态，从内外因素多维度把握学生思想动态，指导教育工作者正确地进行思想政治教育，是互联网时代进行思想政治教育的需求。

一、教育人工智能面临解决的问题

1.学生数据采集与提取

移动互联网时代，高校学生获取信息、接收信息、传递信息的途径得到了前所未有的扩充，学生不仅仅可以采用原来的线下交流方式，还可以通过互联网实时获取传递信息。互联网的便捷、快速、承载量大等特点使数据呈现爆发式增长，每人每天都将产生大量的数据，这些数据有的是有用数据，有的是无用数据，如何从大量数据中快速地找出与思想政治指导工作相关的数据，并进行分析处理，找寻其中的规律，成为当今教育工作的难题。

2.信息化表示多元复杂的数据

互联网时代，数据获取途径多样，数据表示形式丰富，信息技术的高速发展，使信息不再局限于文字、语言，图片、视频也成为信息表达的常用方式，甚至数字中也隐藏着“奥秘”，由此可见，教育基础数据的生成与处理必然会面对结构化数据和非结构化数据，及其混合，只有所有的数据处理的整合才能更好地反应学生的真实情况。同样，也由于数据的多元多样，如何无误地收集信息、合理地表述信息、有效地整合信息，成为教育数据处理的难题。

3.人工智能与思想政治教育跨学科融合

教育数据丰富多样，给信息的整合处理带来了难度，而人工智能可以高效自动化地处理数据，模仿人的思维对数据进行整合处理，并产生决策，可以说，人工智能的出现给了高效思想政治教育工作新的机遇和挑战。如何实现人工智能与思想政治教育的跨学科融合，解放人的思想，不盲目舍去部分数据，自动化地对大数据进行智能分析，是教育人工智能的关键。

二、实现教育人工智能的对策

1.高校各部门协作，打通数据采集通道

随着信息时代的到来，国内各大高校都有属于自己的一套信息系统，如学校官网主要用于展示学校动态、学校概况；学生宿舍管理系统主要用于宿舍分配、调整等；学生资助管理系统主要负责管理学生的奖、贷、勤、免等；学生一卡通系统通常记录了校园卡的充值、使用情况等；除此以外，还有各学院管理系统、学生档案系统等。在信息化的进程中，高校不断地探索着如何运用信息化技术使日常工作变得更便捷化、自动化。然而，由于各部门职能不同，在信息化建设的过程中，没有提前考虑到接口的统一，且各部门所掌握的学生基础数据不同，导致校内的各系统并不具有统一性，每个系统所关注的点不够全面。由此，为保证对学生的分析更为全面可靠，所要做的第一步就是，收集尽可能全面的基础数据，这就需要打通各部门职能的界限，通过接口的调整或基础数据的导入，将学生所产生的大数据完整的收集起来，作为教育人工智能的基础数据。

2.以学生大数据为基础，构建数据知识库

学生数据通常包括了学生的基本信息、一卡通数据、作息生活数据、档案数据、学业数据、工程获奖数据、社交数据等，其涉及到学生日常生活、學习、工作的方方面面，其获取途径多样，表现形式多样。教育人工智能需要将这些非计算机语言的信息准确无误地传达给计算机处理，那么就需要对这些信息进行数据化表示，采用知识表示方法，生成计算机能够识别的数据结构，进而构建数据知识库，用以表示学生大数据。

3.多种人工智能方法并举，保证数据分析的精准性

目前国内高校通常是200个学生配备1个辅导员，辅导员花在每个学生上的时间十分有限，而思想政治工作的精准开展往往需要对学生情况了解得十分透彻，人工智能可以模拟人的思维帮助辅导员分析了解学生情况，是思政教育的可靠帮手。人工智能常用的方法有机器学习、语音识别、图像识别、自然语言处理、情感技术等，为对每个学生提供精准化指导，应将人工智能分析方法与教育学、心理学、社会学理论相结合，高效分析学生情况，生成决策信息，辅助辅导员开展思想政治教育工作。

4.多维度探索学生思想动态，全方位反馈生成个性化方案

人是一种极为复杂的生物，其学习模式、思维模式是多种元素发生物理、化学反应的过程，产生适合问题解决的结果。为确保教育人工智能的准确性，必须从多指标入手，切勿在基础数据不全、分析指标不足的情况下得出结论，要从大数据、多角度、多指标中探索，针对个体差异生成个性化指导方案。并根据学生四年的反馈数据，不断完善系统，使系统的分析更为精准。

三、教育人工智能模型实例——基于集成学习的教育指导模型

基于集成学习的教育指导模型是一个教育人工智能的模型实例，其通过获取学生基本数据、日常生活数据、学业基本数据、学生就业数据等形成教育数据支撑，提取领域知识，构建学生知识库，并推理计算出用于描述知识的数据结构，对此数据结构进行集成学习，运用多种异构学习器融合形成强学习模型，采用先进的分析方法和分析工具预测学习结果、诊断学习中出现的问题、优化学习效果，运用自然语言处理、智能代理、情感计算等技术辅助学习分析，进而呈现出学生的数字化肖像，刻画出立体化、可视化的学生学业情况、工程能力、社会活动、综合素质等肖像，为学生提供个性化、精准化的成长成才指导。该模型通过学生就业知识形成反馈，从而调整模型知识体系、集成学习方法、决策方法等，以确保教育指导方案的精准性。在这个相互循环的动态系统中，模型越来越完善，生成的决策方案越来越精准。

该模型主要研究内容如下：

（1）知识表示方法的探究。通过获取高校学生产生的大数据，提取领域知识，构建学生知识库，并推理用于描述知识的数据结构，作为集成学习数据源。

（2）集成学习模型的建立。通过数据挖掘技术和社会学、教育学等多学科领域融合，采用先进的分析方法和分析工具形成异构学习器，辅助自然语言处理、智能代理、情感计算等学习分析方法，生成学生数字化肖像，并针对个体形成精准化成长成才指导方案。

（3）循环反馈校准机制的建立：为确保学生成长指导保持个性化和精准化，运用之前知识表示生成的就业知识数据结构进行反馈校准，形成动态系统，使学生成长指导模式更为完善、可靠。endprint